Ideogram

嘿嘿，臭美起来了，对于爱穿搭的我，满足无限幻想了都！

亮点：

-AI试穿自然

-服装搭配选择多

-轻松搞定数字衣橱

未来：

-得物APP上，我很需要它！

不足：

-没有找到更换个人半身照、全身照入口（上传了半身照，没机会看到裤子和鞋子）

美图出品，必是精品，我很放心。

虽然，它的本质还是生成文字然后套进PPT模板，但是，竟然能意外地给我一种眼前一亮的感觉（虽然没亮多久）

主要是模板不错，其次是生成的文字内容也还OK，不能说全部在点上，但是可以说上下文的理解是一致的。

它的效果的确打破了我对百度的一些固有印象。

这是一个拿下来根据实际情况改吧改吧凑合可以用的PPT。

缺点就是功能太单一了，不能因地制宜地生成图片，也没有deep research去丰富数据。

不过整体来讲，是我今天测过ppt里蛮好的那个了。

今天制作了一个招聘海报，发现只有标题类的大文字可以直接编辑，大部分文字内容都无法编辑修改，选中的是一整个板块。选中之后想要调整某些文字内容和排版只能在对话框里输入，但是这种就会变成抽盲盒式的修改，每次改就要消耗积分，然而就一个排版的小问题改了好几次都没对。作为设计类的AI产品，精准的文字编辑功能应该是标配吧，就算只能通过对话修改，至少也要指哪儿打哪儿。

浏览器：不支持拓展。

我请问你比dia高贵的点在于？至少我的chromium扩展该怎么用怎么用。

回复的内容有点太多了，信息结构不是很符合我的预期，导致我一时半会无法理解这个回复内容。另外这个数据来自抖音里的探店或一些大店，如果是要聚餐或者偶尔出去吃顿好的是可以的

完成度很高的AI agent工具，优点是整体的架构都做的比较完整了，缺点是还是依赖固定的模板，然后导出的效果并不是很好

很早很早之前就在用了，有一段时间好像有点问题没办法阅读了；

着急的我直接加了作者微信问是不是不维护了，还好当时只是一点小问题；

质量可以说得上挺高的，每周必看，推荐大家使用；

Poe 在语言领域尤其是英语文学 / 批判性观点上很突出，特别适合英专生或者语言专业的学生拿来上课做 brainstormin 或者做文章框架梳理，虽然有时候幻觉有点严重，但 90% 提供的观点特别有用，特别新颖。

Claude Code 这款产品的惊艳之处在于，它是人机交互、产品定义、技术深度的完美结合。

在用到 Claude Code 之前，我一直是一个 Cursor 吹，因为我个人觉得 “Chatbox” 不是最好的人机交互形式：写代码的时候需要人力在浏览器和 IDE 之间搬运 coding context，极大的影响了使用体验，交互成本高且打断思路。

Cursor 把 LLM 放到了 IDE 里面，设计了上下文（文件）引用快捷键和 “进行 FIle Edit 的专用小模型”（如果你用过老版的 Cline 你就知道 Cline 是用你选择的模型 + tool call 进行逐行替换的，但是 Cursor 明显在文件修改上快非常多），从而使得 Coding LLM 与 IDE 进行了深度融合，但是即使是这样也没有让 Cursor 超过 Cline，Roo Code 这样的竞品太多，真正的杀手锏是 Tab-Tab-Tab 上下文感知多行补全功能，Cursor 团队在 Blog 上明确提到他们用用户的数据训练了这个模型，从而使得它的体验无与伦比。

到此为止 Cursor 已经是我心目中最优秀的一批产品了：强调交互，把 LLM 搬进 IDE；用数据驱动产品迭代，训练 Tab Model；再到后来，Cursor 又加入了 Agent 模式，真正使得一句话生成一个完整的代码仓库成为可能。

我本以为这就是 Coding 产品的终极形态，直到我用上了 Claude Code。我认为 Claude Code 的精髓在于回归本质。早期程序员写代码的时候还没有 IDE，那时候所有的操作都在 Terminal 中完成，代码编辑也是用 Vim，到后来，为了让人类更方便的与系统进行交互，才有了 GUI IDE。但是在 LLM 的时代，这样的做法是 “兜了一个大圈子”：GUI 是为人类设计的，如果要让 LLM 直接接入 GUI，那就是 browser-use，但是这件事的难度极高，因此 Anthropic 很聪明的回归了编程的本质：让 LLM 在 Terminal 里运行，这样其实只需要学会一些命令行关键字，以及特殊的 file edit 功能，就可以像早期程序员一样写代码了，这极大的降低了 Coding Agent 系统设计的难度。更妙的是，虽然人类失去了 GUI，但是这并不影响体验，因为 Claude 在 Terminal Coding 任务上进行了额外的训练，所以人类事实上并不需要自己编辑代码，只需要 “vibe coding” 就可以完成很多任务 - 如果实在是需要写代码，开个 Cursor 就行了。回到我开头说的人机交互、产品定义、技术深度，我们一项一项分析：

1）人机交互：Coding Agent 从 Copilot 变成了 Pilot。得益于 Claude 系列模型强大的 Coding 能力，事实上已经不是 LLM 在辅助人类编程，而是人类在监督 Agent 编程，这是一种范式上的转变（在这点上，虽然 Cursor 也有 agent 模式，但是我认为他们没有彻底革新这个交互形式， Anthropic 从训练和提示词上都彻底的将 Claude 融入了 Terminal 环境）。

2）产品定义：Anthropic 没有执着于在 AI IDE 上加入战斗，反而是勇敢的做了减法，依靠自家模型强大的能力，把 GUI 从产品定义中去掉了，这不是什么历史惯性，因为 Anthropic 完全可以把 Claude Code 集成到 Claude Desktop 里，但是他们没有这么做。这样带来了一个额外的好处：Terminal 几乎是无处不在的，因此在 Remote Server 上进行 Coding 不再需要 Remote SSH 插件，只需要 npx 快速安装一个轻量的 Claude Code，就可以开始工作。

3）技术深度：Claude Code 不乏竞品 - Codex，Gemini CLI，Cursor CLI（最近出的），Qwen Code，Crush，OpenCode...，但是他们无一例外都无法企及 Claude Code 的高度，因为 Anthropic 不但定义了一个 Terminal Coding 产品，也在大量的投入资源对模型本身进行改造以适应这个产品，如果你关注了最近的 Opus 4.1 发布，你就会发现 Opus 4.1 相较于 4.0 在 SWE Agentic Coding 上只有 2.0% 的提升，但是在 Terminal Bench 上有整整 4.1% 的提升，说明 Anthropic 真的非常注重 Claude Code 这个产品。对于竞品来说，画虎画皮难画骨，只是把模型放进 Terminal 是没用的，最重要的是持续不断的用真实的用户数据去驱动基座模型能力的提升，庞大的用户技术以及随之而来的数据将会是 Claude Code 最大的壁垒之一。

最后我们再来锐评一些竞品：

- Gemini CLI：Gemini 输出表格的时候内容会被隐藏，根本看不到完整的内容；“@” 引用文件的方式竟然不支持模糊检索；在人机交互上做的非常有差距。

- OpenAI Codex：Youtube 上有人专门吐槽过：光是在配置模型这里就令人望而却步了：Model List 里有几十个模型，一望无际，不知道选哪个，而且最搞笑的是有些模型事实上不支持在 Codex 里用，也被放上去了，看起来像是 list-models 拉了一个表先放着，然后手动维护了一个 model list 作为可选，那么为啥不一开始就把可用的 model 放上去呢？令人迷惑。最重要的是，OpenAI 的模型在 Coding 上，特别是 Terminal Coding，远不如 Anthropic。

- Qwen Code：战神起跳，赠送的 token 用完了，战神睡觉。Qwen 显然没有大规模部署 Qwen3 Coder 用于 Coding，低估了 token 消耗，导致最开始那两天大家怨声载道，一下午十几块钱就出去了，堪比 Claude Code。

- Crush / OpenCode：都是开源的 Terminal Coding 产品，能力上属于能用但是不好用，特别批评 Crush，Terminal Coding 不需要花里胡哨的 TUI，还不能调 theme，导致输入框的 placeholder 可见度特别差。

- Cursor CLI：加油啊，把 Claude Code 价格打下去！

我是技术小白，所以以下测评完全是小白用户的感受

1、概念和想法都很有新意，鼓励你有一个很小的灵感，就可以来 shellagent 试试，我猜，这个团队内心深处认为，以后做 APP 和拍短视频一一样容易（我持保留态度）。

2、交互使用的自然语言，我非常喜欢，这肯定是大势所趋。以及交互的细节做清晰，上手体验很好，我觉得这部分需求的挖掘基本等同一个3-5 年的产品经理。会反复和我确认需求，并通过提问挖掘我最真实的需求——为什么这部分要写这么多，因为作为小白用户提出的需求，未必是真的需求，或者未必是可以落到产品的需求，这个交互环节还蛮重要的，我相信未来会有更简单的交互，比如通过语音。

3、接下来就是我不是很理解的地方，我希望为我们球队做一个训练管理 APP，可以用来A场地费，报名接龙，分享感受（照片，文字）。最后生成的产品功能是完善的，但需要我的队友们来 shell使用。我觉得非常困惑且麻烦，于是放弃了。这个环节是我最不理解的，我觉得任何创造都需要比较顺畅的分享通路，让更多人能看到、且使用——尤其是我这种有明确场景的需求，所以这款产品是要做一个封闭生态？或者说，这款产品的核心受众是换脸换图这种轻量级的需求，而不是我这种有实际需求的人？不是很懂，有点自娱自乐了。

4、其实上手很多 AI产品都会觉得圈层太封闭了，大部分是给懂技术，会写代码的人用的——这部分人全球只有 3000-5000 万，好像不是很欢迎我这种小白用户。

早在10.30查话会上就和骆哥针对这个产品有所交流，但由于本人确实一直不是很看好AI浏览器这个方向，所以当时没有太关注。

而这次正式发布之后，借了mac电脑正式体验了一下，整体的使用体验也是很丝滑的。同时也有一些自己的小巧思，比如tab收藏，context获取的方式等。

同时其还专注于小红书创作，算是一个有爆点潜力的场景，希望能跑出来。

Good，歪瑞的Good

没想到网页版还支持figma导入，牛的bro

给了一些提示词，从制定开发任务到生成的网站符合要求，界面很清新

纳米AI最给力的地方不是他能够切换多个文本对话模型与切换多个文生图片、文生视频的模型，而是他有好多超级智能体（超级Agent）可以用，满足全方位的各种各样的使用场景，还有知识库广场里面的知识库内容可以作为联网搜索的第二个答案参考音，让AI大模型给出更好的答案，他的联网搜索机制也给力（联网搜索30条，虽然这个数量一般般 但是还是给它点个赞），纳米AI还有自己独有的360智脑R1深度思考AI大模型，还有大模型群聊功能，我最爱使用的还是纳米AI的深度研究与超级搜索功能

长话短说：由于功能丰富，注册只给了300积分体验资源有限，本查评主要对故事转视频模式进行评论

槽点：风格库只有15种风格，太少，我想做赛博朋克风格，这里没有，但要做视频，必须选一个官方设定的风格，这大大限制了可创作的视频类型

好处：分镜脚本的设定，自由度比较高，支持新增/修改镜头语言，还可以改时间，地名，天气（图一）

人物的形象的设定也支持自由的细化方案（图二图三），年龄，性别，名字，配音，模样等，都可以进一步自定义生成

真人版分镜搞出来，效果还挺酷，在这里的右侧菜单栏啊还能进一步的设定分镜里的人物动作，官方还给到了一些官方的动作参考，这太细了（图4图5）

个人实践：

做了一个赛博朋克世界的街头故事，最终的效果一塌糊涂，但是分镜图意外的好看

可能是我没有开会员的缘故，故事模型只能用到GPT4，最后的视频生成也无法实现动画化，而是720p画质的看图配音，一个分镜就是一张图片+配音，我把最终效果发到哔哩哔哩了

【赛博朋克街头故事】 https://www.bilibili.com/video/BV1hcmrBSEAE/?share_source=copy_web&vd_source=922ff62286fefc7ef14a7f8e6a255e60

整个过程花了70积分，一顿操作下来，注册送的300积分还剩230，但是不开会员，效果就这样，看定格图片+配音，哈哈哈

建议增加官方中文语言：官方大大，如果能看到俺这条查评的话，希望能增加对中文语言的支持

总结：整个视频制作过程的可调控的分镜里的场景，角色剧情都可改动，你不仅要当编剧还要当导演，还要管摄影师的事情，如果你没有开会员的话，它会通过各种限制和弹窗提醒你开会员，不然你会像我一样做出720p的定格动画+生硬的配音

冲这个自由度我给好评，但免费用户连个视频都没法正常生成，因为不是会员而不给用视频模型来生成最终效果，是不是太扣了（如果说错请指正）

优点：免费的 1min / 2min 且多镜头，镜头质感还挺好，人物一致性还可以。似乎是从材料库中选择和我规定的角色比较符合的角色（所以也导致衣着有出入）和场景。

缺点：写脚本的 AI 不太行，理解不了含义，喜欢加一些莫名其妙的戏和台词，而且生成的各个分镜之间衔接很差。裂开的故事。

这是我体验的所有国内产品里唯一走gamma式生成的，整个交互逻辑都很流畅，模版不仅丰富，而且不是国内常见的那种“死模板”，给人的感觉很不错。另外值得一提的是Pi 智能演示文档有对应的微信小程序，你在PC端做完的PPT，可以在微信上直接通过小程序转发，文档还有移动端的自适应，这对国内用户来说真是太方便了，无论是汇报，还是方案，都快速转给客户，十分方便。硬要说个缺点的话，那就是免费会员只有7天，之后就需要付费了，好在定价不贵，像我就已经是年度会员了。

千文是我觉得继豆包 和deepseek外第三好用的一款ai。

01Agent 用下来最突出的是海报功能，能自动搜资料、生成风格贴合的海报，且在生成的图片上可以进行修改，对需要快速出物料的人来说效率很高。它还适配小红书、公众号等多平台，UI 设计清爽，操作也不难。

不过短板也明显，文章生成的文字 AI 感重，不够自然流畅，还会出现尴尬的表述；配图不能自动精准匹配，需要自己找素材；生成的内容都是长图，暂时没法调整尺寸。

整体来说，适合需要做海报和多平台视觉物料的用户，但纯文字内容输出还有待打磨，期待后续能在文字自然度和灵活性上升级。

作为一个15年豆瓣的忠实用户，已经习惯了先看评分，再看电影的模式了，那天我在想，我Google收藏夹那么多的AI产品，如果这些AI产品都有打分，是不是对于打分低的那些AI产品我就可以不收藏、不推荐了？于是，在悟鸣大佬的推荐下，我找到了你“降临派网”https://kuaisou.com/，作为国内的Product hunt ，UI上已经圈粉我了。还有各位大佬的纯手工测评，真的是太棒了。

Qoder的压缩模式很好，看到50%-75%左右的时候，我就会压缩一下，保持上下文。不然超过100%有时候就不准确了。

Qoder的问答模式和智能体模式也很好。我第一次使用的时候，问答模式聊产品需求文档聊了很久，然后切换到智能体模式，直接run就可以了。

希望后面可以加入Github导入功能，有时候学习项目的手，更方便些。